الذكاء الاصطناعي لابتكار المنتجات وتخصيصها

غالباً ما تكون خرائط طريق منتجات الإلكترونيات الاستهلاكية مدفوعة بالقدرات الهندسية والتكافؤ مع ميزات المنافسين بدلاً من الأدلة على ما يريده العملاء ويستخدمونه فعلياً. الميزات التي بدت مقنعة في مرحلة تخطيط المنتج تبقى غير مستخدمة في الميدان. وسير عمل العملاء ذو القيمة العالية الذي يمكن للمنتجات معالجته يُفوَّت بالكامل. تسد أنظمة الذكاء الاصطناعي المبنية على بيانات القياس الميداني وملاحظات العملاء هذه الفجوة في الأدلة.

ما نبنيه

نبني أنظمة تحليلات الاستخدام التي تتتبع الميزات المستخدمة ومدى تكرارها وتسلسلها — لتحديد سير العمل الذي يقدره العملاء وتلك التي يتم تجاهلها. تعالج عمليات استخراج ملاحظات العملاء تذاكر الدعم ومراجعات متجر التطبيقات وإشارات وسائل التواصل الاجتماعي لاستخلاص طلبات الميزات المحددة ونقاط الألم. يقارن تحليل فجوات السوق بيانات استخدام الميزات مع مراقبة قدرات المنافسين لتحديد المواضع التي يُنشئ فيها تحسين المنتج تمايزاً تنافسياً. يحدد تحليل ارتباط NPS والرضا تجارب المنتج التي تحقق أعلى درجات الترويج.